AlphaGo,每个实验1000个节点,每个节点4个GPU,4000 GPU.Siri,每个实验2个节点,8个GPU.AI研究,依赖海量数据计算,离性能计算资源.更大集群运行模型,把周级训练时间缩短到天级小时级.Kubernetes,应用最广泛容器集群管理工具,分布式TensorFlow监控.调度生命周期管理.容器集群自动化部署.扩容.运维开源平台,提供任务调度.监控.失败重启.TensorFlow.Kubernetes都是谷歌公司开源.https://kubernetes.io/ .谷歌云平台…

tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据(1) 一:神经网络知识点整理 1.1,多层:使用多层权重,例如多层全连接方式 以下定义了三个隐藏层的全连接方式的神经网络样例代码: import tensorflow as tf l1 = tf.matmul(x, w1) l2 = tf.matmul(l1, w2) y = tf.matmul(l2,w3) 1.2,激活层:引入激活函数,让每一层去线性化 激活函数有多种,例如常用的 tf.nn.relu  tf.nn.…

续集请点击我:tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据(2) 本节开始学习使用tensorflow教程,当然从最简单的MNIST开始.这怎么说呢,就好比编程入门有Hello World,机器学习入门有MNIST.在此节,我将训练一个机器学习模型用于预测图片里面的数字. 开始先普及一下基础知识,我们所说的图片是通过像素来定义的,即每个像素点的颜色不同,其对应的颜色值不同,例如黑白图片的颜色值为0到255,手写体字符,白色的地方为0,黑色为1,如下图. MNIST…

前言:笔记知识点来源于Kubernetes官方文档说明,链接:https://kubernetes.io/docs/concepts/overview/components/ ,本记录仅仅是学习笔记记录,也可能存在错误!!! 一个Kubernetes集群是由工作机器集组成,一个工作机器可以称为一个节点node,集群上至少运行一个工作节点.一个节点(node)是运行了容器化应用的机器(实体机或虚拟机).工作节点(node)托管作为应用程序工作的Pods,Pods可以理解是运行一个或多个容器的程序集…

目录 认识Tensorflow Tensorflow特点 下载以及安装 Tensorflow初体验 Tensorflow进阶 图 op 会话 Feed操作 张量 变量 可视化学习Tensorboard 认识Tensorflow TensorFlow是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库.节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor).它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台…

"TensorFlow is an Open Source Software Library for Machine INtenlligence" 本笔记参考tensorflow.org的教程,翻译并记录作者的学习过程,仅供参考,如有不当之处,请及时指出并多多包涵. TensorFlow是一款开源的数学计算软件,使用data flow graphs的形式进行计算.这种灵活的架构允许我们使用相同的API在单或多CPUs或GPU,servers设置移动设备上进行计算. Data Flow…

TensorFlow Serving https://tensorflow.github.io/serving/ . 生产环境灵活.高性能机器学习模型服务系统.适合基于实际数据大规模运行,产生多个模型训练过程.可用于开发环境.生产环境. 模型生命周期管理.模型先数据训练,逐步产生初步模型,优化模型.模型多重算法试验,生成模型管理.客户端(Client)向TensorFlow Severing请求模型,TensorFlow Severing返回适当模型给客户端.TensorFlow Serving…

TensorFlow实现Softmax Regression(回归)识别手写数字.MNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology database),简单机器视觉数据集,28X28像素手写数字,只有灰度值信息,空白部分为0,笔迹根据颜色深浅取[0, 1], 784维,丢弃二维空间信息,目标分0~9共10类.数据加载,data.read_data_sets, 55000个样本,测试集10000样本,验证集5000样本.样本标注信…

系统架构.自底向上,设备层.网络层.数据操作层.图计算层.API层.应用层.核心层,设备层.网络层.数据操作层.图计算层.最下层是网络通信层和设备管理层.网络通信层包括gRPC(google Remote Procedure Call Protocol)和远程直接数据存取(Remote Direct Memory Access,RDMA),分布式计算需要.设备管理层包手包括TensorFlow分别在CPU.GPU.FPGA等设备上的实现.对上层提供统一接口,上层只需处理卷积等逻辑,不需要关心硬件…

tensorflow基于图结构深度学习框架,内部通过session实现图和计算内核交互. tensorflow基本数学运算用法. import tensorflow as tf sess = tf.Session() a = tf.placeholder("float") b = tf.placeholder("float") c = tf.constant(6.0) d = tf.mul(a, b) y = tf.mul(d, c) print sess.run(…